Автоматизация управления технологическим процессом добычи нефти из малодебитных скважин на основе динамических моделей

· при идентификации модели итеративно устанавливается необходимая и достаточная степень сложности модели

· обеспечивается возможность автоматизации идентификации модели при ее использовании в составе системы управления режимами работы СШНУ.

Синергетические свойства проявляются также и в том, что математическая модель системы «скважина - штанговая насосная установка» без системы динамометрирования, так же как и система динамометрирования без указанной модели, не выполняют тех задач, которые эффективно решаются при их совместном использовании. Результаты моделирования показывают, что совместное использование математической модели системы «скважина - штанговая насосная установка» и динамометрирования позволяет расширить функциональные возможности этого способа исследования работы скважинного оборудования: кроме традиционного диагностирования состояния СШНУ могут быть рассчитаны основные параметры режима работы СШНУ, недоступные для прямых измерений в реальном масштабе времени, например, текущий дебит скважины, пропорциональный производительности СШНУ, и изменение динамического уровня. С помощью разработанной модели получены характеристики работы глубинного насоса и добывающей скважины при различных режимах (утечки в клапанах, изменение вязкости откачиваемой жидкости), подтверждающие адекватность разработанной модели.

В четвертой главе производится разработка автоматической системы диагностики скважинной штанговой насосной установки по данным динамометрирования для управления режимами работы насосных установок по техническому состоянию.

Глубинно-насосное оборудование является сложным и специфичным для диагностирования объектом в силу следующих причин:

§ непрерывный характер работы;

§ оборудование является пространственно распределенным объектом;

§ поступающая на поверхность информация во многих случаях значительно искажена;

§ необходимость диагностирования глубинно-насосного оборудования в рабочем режиме.

В связи с этим в настоящее время особую актуальность приобрели вопросы создания и реализации эффективных методов и аппаратуры оперативного технического диагностирования СШНУ, не требующих прерывания работы установки и вмешательства в ее конструкцию.

Основным способом контроля состояния СШНУ на сегодняшний день, как уже упоминалось, остается ее динамометрирование - получение с использованием динамографа изменения нагрузки F(t) в точке подвеса штанг от перемещения s(t) этой точки в виде замкнутых кривых, называемых динамограммами. Информация об усилии в точке подвеса штанг содержит полные и наименее искаженные данные о состоянии подземного насосного оборудования.

Алгоритм диагностики состоит из получения исходной информации (сигналов динамограмм), математической обработки с целью извлечения полезной для классификации информации и классификации состояния.

Система «штанга-жидкость-труба» является упругой системой, интенсивность колебательного процесса которой растет с увеличением глубины спуска насоса и числа качаний балансира. Установка СШН работает по замкнутому циклу, при этом признаки различных нарушений работы установки проявляются на динамограмме в разные моменты времени цикла работы с различной силой. Кроме того, в реальных условиях СШНУ могут работать при наличии нескольких неисправностей, которые могут влиять на одни и те же компоненты спектра. Показано, что динамограмма является сложным нестационарным периодическим сигналом, имеет сложные частотно-временные характеристики. Поэтому актуальной является создание автоматической системы распознавания состояния оборудования по динамограммам с использованием эффективных методов математической обработки и классификации образов с целью исключения субъективного фактора при оценке состояния насосного оборудования, сокращения времени на обработку данных, разгрузки каналов связи.

Поскольку каждому состоянию СШНУ соответствует определенная форма динамограммы, то задача диагностирования насосного оборудования сводится к задаче классификации, когда каждому классу поставлено в соответствие определенное состояние установки (рис. 7 и 9).

Для снижения избыточности описания сигнала и улучшения качества классификации динамограмм использован спектральный алгоритм выделения классификационных признаков. Для лучшей дифференциации динамограмм спектральный анализ предложено осуществлять не только по частоте, но и по времени, т.е., использовать вейвлет-преобразование, эффективность которого по сравнению с преобразованием Фурье показана на примерах.

а б в г

(б - запарафинивание подземного оборудования; в - прихват плунжера; г - обрыв штанг)

Рисунок 9 - Практические формы динамограмм состояния СШНУ для диагностирования

Вид неисправности определяется путем сравнения изображений на фазовых плоскостях динамограммы нормальной работы и исследуемой( рис.8).

Для классификации состояний СШНУ предложено использовать несколько нейронных сетей по числу рассматриваемых состояний оборудования, по выходным сигналам которых на основе выбранных правил (например, сравнение весов распознанных неисправностей с заданным порогом, определение корреляционных характеристик неисправностей) дается заключение о наличии определенной неисправности. Такой подход снижает требование к размеру обучающей выборки, дает существенный выигрыш во времени обучения нейронной сети, обеспечивает независимость алгоритма распознавания от общего числа распознаваемых классов.

Предложенный способ диагностики состояния насосной установки с применением вейвлет-преобразования динамограмм и нейросетевого распознавания неисправностей является основой создания интеллектуальной системы диагностики и управления режимом работы установки с автоматическим распознаванием состояния установки и принятием решения о требуемых мероприятиях: ремонт (останов) установки или дальнейшая эксплуатация с изменением конструктивных параметров (глубины спуска насоса, длины хода полированного штока), автоматическое отключение электродвигателя с оповещением оператора при обрыве штанг, запарафинивании; изменение частоты качаний балансира (изменяя частоту вращения электродвигателя), в автоматическом режиме (без останова скважины) с помощью регулируемого привода.

Разработана структура многоканальной системы диагностики нескольких скважин (например, куста скважин) и управления режимами их работы с автоматическим вводом информации со стационарных динамографов. Техническими средствами получения динамограмм являются стационарные динамографы с возможностью передачи текущей информации на АРМ технолога или оператора.

Автоматическая интеллектуальная система диагностики позволит осуществлять непрерывный мониторинг состояния СШНУ, выявлять и заблаговременно устранять ее возможные поломки. Подобная система позволит перейти от системы обслуживания «работа до аварии» к обслуживанию по техническому состоянию оборудования, предупреждая его поломки. В этом случае сократится количество аварий, соответственно сократится число дорогостоящих ремонтов оборудования. Как следствие, уменьшатся затраты на поддержание оборудования в рабочем состоянии и, в конечном итоге, снизится себестоимость продукции.

Пятая глава посвящена разработке в соответствии с предложенными концепциями информационной системы управления добычей нефти, включая информационно-измерительную часть, алгоритмы оптимизации, технологии сбора и представления информации.

Скорость отбора жидкости из малодебитных скважин обычно превышает темпы притока жидкости к забою скважины, что приводит к снижению к.п.д. установки, увеличению расхода электроэнергии, ускорению износа наземного оборудования.

Для установления скорости откачки, при которой СШНУ будет работать в оптимальном режиме, необходимо согласовать производительность насоса со скоростью притока жидкости в скважину в соответствии с формулой:

,

Где dQпл /dt - скорость изменения пластового дебита скважины;

n - скорость перемещения плунжера; D - площадь плунжера;

S - длина хода плунжера; Kп - коэффициент подачи.

Таким образом, при управлении насосным оборудованием необходимо постоянно контролировать текущую производительность установки, пропорциональную степени заполнения насоса, а, значит, дебиту скважины.

Известными способами измерения с помощью групповых замерных установок (объемный замер с помощью расходомеров) и расчетно-графическим способом по динамограмме задача измерения дебита и степени его изменения в полной мере не решается. По экспертным оценкам, погрешность расчетно-графического способа определения дебита по динамограмме через эффективную длину хода плунжера из-за неоднозначности выбора расчетных точек может составить 10..15 %.

Поэтому для расчета производительности насосной установки предлагается использовать совместно с динамограммой динамическую модель работы системы «скважина - штанговая насосная установка», отражающую динамику работы всех частей установки и учитывающую факторы (инерционные нагрузки штанг, утечки клапанов, незаполнение насоса), влияющие на коэффициент подачи насоса.

Алгоритм оценки дебита с применением модели сводится к следующему:

· динамографом снимается практическая динамограмма установки;

· в модели задаются массогабаритные параметры установки и рассчитывается индивидуальная теоретическая динамограмма нормальной работы установки;

· неизвестные коэффициенты и аргументы модели варьируются до тех пор, пока различие между практической динамограммой нормальной работы и рассчитанной по модели будут минимальны;

· полученная модель с подобранными таким образом коэффициентами используется (с поправками на коэффициент незаполнения и утечек) для определения точного момента закрытия нагнетательного клапана и соответствующего значения эффективного хода плунжера.

Повышение точности оценки дебита по сравнению с известными способами достигается за счет точного аналитического описания цикла работы СШНУ, а именно интервала времени между открыванием и закрыванием нагнетательного клапана. При этом точность определения хода зависит лишь от точности самой модели, ошибка вычислений может быть оценена и исключена.

На основе упрощенной модели участка нефтеносного пласта и предложенного способа оценки текущего дебита скважины с использованием модели системы «скважина - штанговая насосная установка» и данных динамометрирования разработана структура системы автоматического управления группой скважин (рис. 10).

Адаптивное управление заключается в выборе и реализации режимов работы добывающих и нагнетательных скважин в соответствии с принятыми критериями управления и результатами постоянного контроля их дебитов с учетом ограничений по степени обводненности продукции, объему добываемой жидкости, минимизации энергозатрат, возможностям внутрипромыслового оборудования и т.п.

Параметрами управления являются дебиты скважин, время ввода и способы их эксплуатации. Изменение параметров скважин приводит к перераспределению давлений и потоков в залежи, поэтому при расчетах должно учитываться взаимовлияние (интерференция) скважин.

Проведена оптимизация распределения уровня добычи нефти между скважинами в группе. Сложность ТП ДН, обусловленная большим количеством взаимосвязанных факторов, определяет необходимость одновременного учета влияния различных управляемых и управляющих величин, поэтому задача оптимального управления является многокритериальной.

Задача оптимального управления ТП ДН может иметь две постановки:

1) регулирование режимов работы скважин для обеспечения максимума суммарной добычи нефти при заданных технологических (пластовое давление, депрессия), производственных (предельные возможности внутрипромыслового оборудования, энергетические затраты) и экономических (план добычи, нефтесодержание) ограничениях;

2) регулирование режимов работы скважин для обеспечения минимальной себестоимости нефти при запланированном уровне добычи и заданных технологических и производственных ограничениях.

(g1,...,g4 - входные (задающие) воздействия (число оборотов двигателя N); n1,...,n4 - число оборотов после регулирования; x1,...,x4 - управляющие воздействия; ?p1,...,?p4 - создаваемая депрессия; Q1,...,Q3 , q; ?Q1,..., ?Q3 , ?q - дебиты и изменения дебитов скважин добывающих и нагнетательной; ДНУ -добывающая насосная установка; ННУ - нагнетательная насосная установка; БПР - блок принятия решений; Д1..Д3 - динамографы

Рисунок 10 - Структурная схема адаптивной системы автоматического управления группой скважин

Математическая постановка задачи оптимизации может быть представлена в следующем виде:

где Qн - суммарный дебит нефти, сi - коэффициент обводненности продукции i-й скважины, qi - дебит жидкости i-й скважины скважины.

С учетом ограничений оптимальный режим работы группы скважин достигается при максимуме целевой функции Z:

где Kл, Кг - коэффициенты, отражающие влияние локальных и групповых ограничений соответственно, Qн - суммарный дебит нефти.

,

где n - количество локальных ограничений, накладываемых на работу отдельных скважин, - коэффициент, отражающий влияние i-го локального ограничения.

где m - количество групповых ограничений, накладываемых на работу группы скважин, - коэффициент, отражающий влияние j-го группового ограничения.

Например, к локальным ограничениям относятся нахождение дебита qi i-й скважины в диапазоне допустимых дебитов (qmin<qi<qmax), ограничения по забойным давлениям; к групповым - суммарное потребление энергии, пропускная способность промыслового хозяйства.

В результате оптимизации с помощью градиентного метода суммарный дебит нефти рассматриваемой группы из трех скважин реального месторождения увеличился с 20 м3/сут до 25,7 м3/сут.

Разработана структура интеллектуальной системы управления производительностью группы нефтяных скважин, в которой реализованы предложенный способ контроля параметров работы СШНУ и нейросетевые алгоритмы управления группой скважин по технико-экономическому критерию на основе логического анализа эффективных дебитов для всех уровней управления ТП ДН.

Шестая глава посвящена вопросам практического использования полученных теоретических результатов для решения прикладных задач разработки и исследования эффективности ИУС ДН. Приведены примеры, подтверждающие техническую и экономическую эффективность предложенных решений.

Имитационное моделирование с использованием реальных промысловых данных подтвердило возможность эффективного управления группой скважин с применением разработанной упрощенной математической модели участка нефтяного пласта и построенной на ее основе системы адаптивного управления.

Коммерческая оценка технологической эффективности (прирост добычи, сокращение расхода ресурсов, снижение обводненности, рост среднего дебита скважин и т. д.) осуществлялась с использованием специальных отраслевых и корпоративных методик.

Рассматривалась группа из 3 скважин реального участка месторождения с установленными стационарными динамографами. Прирост дисконтированного дохода за расчетный период t = 3 года с коэффициентом дисконта 10 % составил 1 130 669 руб., период окупаемости 2,35 мес.

Для проверки достоверности определения технического состояния насосного оборудования было выбрано 483 СШНУ, состояние которых контролировалось с помощью динамометрирования. Общее количество обработанных динамограмм превысило 1200 шт., каждая была отнесена к одному из рассматриваемых классов состояния установки СШН.

Результаты проверки достоверности классификации динамограмм приведены в табл. 2.

Таблица 2

Разброс значений объясняется разным количеством доступных для обработки динамограмм. При увеличении количества примеров для обучения нейронных сетей достоверность распознавания повышается.

Проверка точности оценки текущего дебита по модели системы «скважина-штанговая насосная установка» осуществлялась путем сравнения действительной производительности установки, измеренной с помощью счетчика количества жидкости СКЖ, и рассчитанной по разработанной динамической модели системы «скважина-штанговая насосная установка», идентифицированной по динамограммам с этих скважин. Погрешность не превышает 8,5 % для доверительной вероятности 0,95.

Таким образом, подтверждена высокаяэффективность разработанного алгоритма определения технического состояния насосного оборудования и нового способа оценки текущего дебита скважины по математической модели системы «скважина - штанговая насосная установка» и данным динамометрирования.

На основе предложенных методов и моделей разработаны инженерные методики:

· определения текущего дебита скважины по жидкости (на основе ГОСТ № Р8.615 - 2005 Измерения количества извлекаемой из недр нефти и нефтяного газа);

· диагностики состояния скважинной штанговой насосной установки.

Разработаны модули диагностики состояния СШНУ для АРМ технолога цеха добычи нефти газа с дополнительными функциями обучения.

Модуль обучения в составе ПО АРМ технолога предназначен для выполнения следующих функций:

· предоставление необходимой справочной информации по контролю состояния СШНУ на основе метода динамометрирования;

· описание видов динамографов и их технических характеристик;

· предоставление схем подключения динамографов различных типов: накладных, межтраверсных, электронных;

· построение теоретических динамограмм с описанием причин возникновения неисправностей и методов их устранения;

· сравнение форм реальных динамограмм из базы данных динамограмм с возможностью сравнения графиков функций F(s) - динамограмма работы СШНУ), F(t) - изменение усилий на штангах во времени, s(t) - характеристика хода точки подвеса штанг;

· предоставление электронного паспорта скважины с динамограммой нормальной работы насосной установки, снятой при пуске станка - качалки (в том числе, после ремонта).

В модуль распознавания динамограмм в составе программного обеспечения АРМ технолога могут встраиваться различные алгоритмы распознавания с возможностью их совместного использования.

Модуль работы с моделью системы «скважина - штанговая насосная установка» включает:

· построение индивидуальных динамограмм нормальной работы насосных установок по характеристикам конкретного СШНУ;

· построение динамограммы работы установки с помощью идентифицированной по текущим параметрам данной СШНУ модели системы «скважина - штанговая насосная установка»;

· определение текущего дебита по модели (с использованием индивидуальной динамограммы нормальной работы СШНУ и результатов диагностики состояния СШНУ).

Разработана схема автоматической системы диагностики на базе контроллера скважины с использованием модемов (радио, GPRS и т.д.) как возможных средств передачи данных.

Контроллер необходим как для организации сбора информации с динамографов, так и для передачи динамограмм на АРМ. В контроллере реализован алгоритм, позволяющий анализировать вновь поступившие динамограммы и принимать решение о передаче их на АРМ технолога с предварительной упаковкой.

В целом, на основе экспериментальных исследований можно констатировать эффективность использованных системных принципов и предложенных концепций, методов и алгоритмов для автоматизации технологического процесса добычи нефти.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Разработана методология управления процессом добычи нефти из малодебитных скважин как сложным многоуровневым объектом управления в виде комплекса концепций управления нефтедобычей, основанных на интеграции общенаучных подходов, системных принципов и общих закономерностей построения, планирования, функционирования, развития сложных многоуровневых систем, что позволяет рассматривать технологический процесс добычи нефти из малодебитных скважин как единую многоуровневую динамическую систему и определить основные переменные и управляющие факторы, влияющие на состояние и эффективность функционирования системы в целом.

2. Разработан комплекс динамических моделей элементов технологического процесса добычи нефти из малодебитных скважин, представленный в виде иерархической системы динамических моделей объектов технологического процесса, адекватно отражающей иерархию процесса добычи нефти, позволяющей идентифицировать текущее состояние технологического процесса в условиях неопределенности и построить на их основе многоуровневую систему управления, включающую в себя:

· упрощенную математическую модель участка нефтяного пласта, полученную в результате аппроксимации нелинейной распределенной математической модели пласта, описываемой уравнениями в частных производных, представленную в виде линейной многосвязной модели с элементами чистого запаздывания, отражающую взаимосвязь между входными и выходными параметрами, адекватность которой подтверждается как результатами гидропрослушивания скважин, так и промысловыми данными;

· математическую модель системы «скважина - штанговая насосная установка», отражающую как совместную динамику движения насосных штанг, труб и жидкости как единой системы, так и текущее техническое состояние установки для управления режимом ее работы, при этом адекватность модели подтверждается результатами обработки экспериментальных данных на основе вейвлет-преобразования динамограмм, что позволяет выбрать требуемую степень сложности модели.

3. Разработан способ оценки текущего дебита скважины, основанный на использовании математической модели системы «скважина - штанговая насосная установка» и данных динамометрирования, который позволяет оценивать технологические параметры работы установки, не поддающиеся прямому измерению, учитывать текущее техническое состояние установки для управления режимом ее работы, повысить точность оценки текущего дебита скважины. Отклонение от показаний эталонного средства измерения составило не более 8,5 % для доверительной вероятности 0,95.

4. Разработана интеллектуальная система диагностики состояния скважинной штанговой насосной установки с предварительным вейвлет-преобразованием первичных динамограмм и распознаванием неисправностей с применением нейронных сетей, реализация которого обеспечила достоверность распознавания классов состояний насосного оборудования и скважины на уровне (87,5-92,5)% на выборке объемом более 1200 образцов практических динамограмм работы 483 нефтяных скважин.

5. Разработана интеллектуальная информационная система управления режимами работы насосного оборудования группы нефтедобывающих скважин на основе алгоритма координированного управления с использованием иерархической системы динамических моделей, включающая подсистему принятия решения о выборе алгоритма управления группой скважин для перераспределения текущей добычи с учетом заданного объема добычи и текущего состояния фонда скважин. Оптимизация работы группы скважин с применением предложенного алгоритма координированного управления позволилиа повысить суммарный дебит группы из трех скважин с 20 м3/ сут до 25,7 м3 /сут.

6. Разработано прикладное программное обеспечение и инженерные методики оценки текущего дебита скважины и диагностики состояния скважинной штанговой насосной установки, на базе которых с использованием реальных промысловых данных проведены экспериментальные исследования, подтвердившие адекватность предложенных моделей и эффективность алгоритмов. Разработаны программные модули диагностики состояния СШНУ и обучения для АРМ технолога цеха добычи нефти газа. Проанализирована техническая и экономическая эффективность использования предлагаемых подходов к построению информационно-управляющих систем нефтедобычи. Прирост чистого дисконтированного дохода за расчетный период (3 года) с коэффициентом дисконта 10 % составил 1 130 669 руб. Период окупаемости 2,35 мес.

СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ

Публикации в рецензируемых журналах из списка ВАК:

1. Система адаптивного управления режимами работы штанговых глубинных насосных установок / Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова // Мехатроника. М .: Машиностроение, 2001. № 6. С. 9-14. (личный вклад - 3 ж. с.).

2. Система автоматического управления добычей нефти из малодебитных скважин / Б.Г. Ильясов, Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова, А.Р. Ганеев // Нефтепромысловое дело. М .: 2004. № 8. С. 28-32.( личный вклад - 1 ж. с.).

3. Нейронное управление технологическим процессом нефтедобычи / Б.Г. Ильясов, Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова, П.С. Михеев, Ф.А. Исбер // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. М .: Радиотехника, 2004. № 9. С. 5-9. (личный вклад - 1 ж. с.).

4. Математическая модель изменения пластового давления как объекта управления / Б.Г. Ильясов, Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова, А.Р. Ганеев // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. М .: 2004. № 8. С. 42-49. (личный вклад - 2 ж. с.).

5. Автоматизация диагностики нефтедобывающего оборудования с использованием нейронных сетей / Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, И.В. Дунаев Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. М 2005. № 4. С. 11-18. (личный вклад - 3 ж. с.)

6. Управление режимами работы установки скважинного штангового насоса на основе данных динамометрирования / Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова, П.С. Михеев, Ф.А. Исбер //Мехатроника, автоматизация, управление. М .: ”Новые технологии”, 2005. № 8. С. 46-49. (личный вклад - 1 ж. с.).

7. Информационная система управления группой скважин по гидродинамической модели нефтяного месторождения / Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, П.С. Михеев, Ф.А. Исбер // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. М .: 2005. № 9. С. 17-22. (личный вклад - 1,5 ж. с.).

8. Самоорганизующаяся нейросетевая система диагностики установки электроцентробежного насоса и скважины / Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, А.В. Комелин // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. М .: 2005. № 10. С. 20-23. (личный вклад - 1 ж. с.).

9. Система управления переводами скважин при разработке двухпластовой залежи нефти / Э.М. Тимашев, Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, П.С. Михеев, Ф.А. Исбер, Р.Р. Бадамшин // Нефтепромысловое дело. М . : 2006. №2. С. 33-38. (личный вклад - 1 ж. с.).

10. Решение актуальных задач автоматизации добычи нефти на основе иерархической системы моделей / К.Ф. Тагирова // Мехатроника, автоматизация, управление. М .: Новые технологии. 2007. № 9. C. 37-40.

11. Уточненная математическая модель для оперативного управления технологическим процессом добычи нефти / Р.А. Бадамшин, К.Ф. Тагирова, А.Р. Ганеев // Мехатроника, автоматизация, управление. М.: Новые технологии, 2007. № 9. C. 41-44. (личный вклад - 1,5 ж. с.).

12. Нейронные сети в задаче диагностики насосного оборудования / Р.А. Бадамшин, Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, И.В. Дунаев. // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. М .: Радиотехника, 2007. № 10. С. 66-69.(личный вклад - 1 ж. с.).

13. Интеллектуальная автоматизированная система управления установкой электроцентробежного насоса / Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, А.В. Комелин // Вестник УГАТУ. Сер: Управление, вычислительная техника и информатика: науч. журн. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. 2007. Т.9, № 2(20). С. 58-70. (личный вклад - 4 ж. с.).

14. Управление нефтедобывающим производством по технико-экономическим критериям / К.Ф. Тагирова // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. М .: 2008. № 5. С. 33-39.

15. Повышение эффективности добычи на основе координации управления технологическими процессами и объектами / К.Ф. Тагирова // Вестник УГАТУ. Сер: Управление, вычислительная техника и информатика: науч. журн. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. 2008. Т.10, № 2(27). С. 48-52.

16. Определение свойств пласта-коллектора с использованием нейронных сетей / Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, А.П. Ефремов, Е.Ф. Мезенцев // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. М .: 2008. № 6. С. 8-11. (личный вклад - 1 ж . с.).

Свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ

17. Свид. об офиц. рег. программы для ЭВМ № 2006611849. Классификация динамограмм штанговых скважинных насосных установок с использованием нейронной сети / И.В. Дунаев, Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова. Роспатент, 2006.

18. Свид. об офиц. рег. программы для ЭВМ № 2007613994. Диагностирование штанговых скважинных насосных установок по динамограмме И.В. Дунаев, Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова. Роспатент, 2007.

Патенты

19. Патент РФ № 2229593. Способ определения дебита скважины./ Б.Г. Ильясов, Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова. Заявл .: 11.11.2002. Опубл .: 27.05.2004. Бюл. № 15.

20. Патент РФ № 2232268. Устройство для измерения уровня жидкости в скважине и границы раздела двух жидкостей с различной плотностью. /Б.Г. Ильясов, Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова. Заявл .: 11.11.2002. Опубл .: 10.07.2004. Бюл. № 19.

21. Патент РФ № 2232292. Устройство для автоматического управления погружной насосной установкой / Б.Г. Ильясов, Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова. Заявл .: 11.11.2002. Опубл .: 10.07.2004. Бюл. № 19.

22. Патент РФ № 2236563. Способ добычи нефти на заключительной стадии эксплуатации скважин / Б.Г. Ильясов, Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова, А.Р. Ганеев. Заявл .: 03.04.2003. Опубл .: 20.09.2004. Бюл. № 26 .

Монография

23. Информационно-управляющие системы в нефтедобывающей промышленности / М.Б.Гузаиров, Б.Г.Ильясов, К.Ф.Тагирова [и др.] ; под ред. С.Т.Кусимова, Б.Г.Ильясова, В.И.Васильева. М .: Машиностроение, 2008. 320 с. (личный вклад - 50 с.).

Учебное пособие с грифом УМО

24. Модели систем автоматического управления и их элементов / С.Т.Кусимов, Б.Г.Ильясов, В.И.Васильев, К.Ф. Тагирова [и др.] М.: Машиностроение, 2003. 214 с. (личный вклад - 16 с.).

Другие публикации:

25. Система оперативного управления режимами добычи нефти / Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова, А.Р. Ганеев // Системный анализ в проектировании и управлении : Тр. VI междунар. науч.-практ. конф. СПб .: Изд-во СПбГПУ, 2002. С. 390-391.

26. Системный подход к управлению технологическим процессом добычи нефти / Б.Г. Ильясов, Е.С. Шаньгин, К.Ф. Тагирова // Проблемы управления и моделирования в сложных системах : Тр. IV междунар. конф. Самара.

27. Автоматизация процесса добычи нефти на основе нейронных сетей / Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, А.В. Комелин // Технологии ТЭК. М .: Индустрия, 2005. №3. С. 89-94.

28. УЭЦН как сложный динамический объект управления / Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, А.В. Комелин // Технологии ТЭК. М .: Индустрия, 2005. №5. С. 94-99.

29. Математическая модель для управления добычей нефти на основе результатов гидропрослушивания / Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, А.Р. Ганеев Технологии ТЭК. М .: Индустрия, 2006. №5. С. 32-36.

30. Оценка дебита нефтяной скважины по динамограмме / С.Т. Кусимов, Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, И.В. Дунаев // Проблемы машиноведения и критических технологий в машиностроительном комплексе Республики Башкортостан : сб. науч. статей. Уфа : Гилем, 2006. С. 208-213.

31. Управляемая технология нефтедобычи на основе динамических моделей К.Ф. Тагирова // Вычислительная техника и новые информационные технологии : межвуз. науч. сб. Уфа, УГАТУ, 2007. Вып. 6. С. 30 -35.

32. Повышение достоверности оценки дебита нефтяной скважины по динамограмме / К.Ф. Тагирова, И.В. Дунаев // Технологии ТЭК. М .: Индустрия, 2007. № 2. С. 41-44.

33. Модернизация структуры системы управления технологическим процессом добычи нефти / К.Ф. Тагирова // Системный анализ в проектировании и управлении : Тр. XI Междунар. науч.-практ. конф. СПб .: Изд-во СПбГПУ, 2007.Ч.3. С. 107-112.

34. Оптимизация процесса добычи нефти / К.Ф. Тагирова // Альманах современной науки и образования. Сер: Математика, физика, строительство, архитектура, технические науки и методика их преподавания. Тамбов : ГРАМОТА, 2008. Вып. 7 (14). С. 193-195.

Размещено на Allbest.ur